Spark学习笔记总结 03. Spark cache和checkpoint机制 1. RDD cache缓存 当持久化某个RDD后,每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中,并在对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用(不需要重新计算)。这使得后续的动作变得更加迅速。RDD相关 ...
本文主要简述spark checkpoint机制,快速把握checkpoint机制的来龙去脉,至于源码可以参考我的下一篇文章。 Spark core的checkpoint 为什么checkpoint 分布式计算中难免因为网络,存储等原因出现计算失败的情况,RDD中的lineage信息常用来在task失败后重计算使用,为了防止计算失败后从头开始计算造成的大量开销,RDD会checkpoint计算过程 ...
2018-06-14 16:50 0 1051 推荐指数:
Spark学习笔记总结 03. Spark cache和checkpoint机制 1. RDD cache缓存 当持久化某个RDD后,每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中,并在对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用(不需要重新计算)。这使得后续的动作变得更加迅速。RDD相关 ...
Spark工作机制 主要模块 调度与任务分配 I/O模块 通信控制模块 容错模块 Shuffle模块 调度层次 应用 作业 Stage Task 调度算法 FIFO FAIR(公平调度) Spark应用执行机制 总览 ...
1 Overview 当第一次碰到 Spark,尤其是 Checkpoint 的时候难免有点一脸懵逼,不禁要问,Checkpoint 到底是什么。所以,当我们在说 Checkpoint 的时候,我们到底是指什么? 网上找到一篇文章,说到 Checkpoint,大概意思 ...
源码解释 Spark 中对于数据的保存除了持久化操作之外,还提供了一种检查点的机制,检查点(本质是通过将RDD写入Disk做检查点)是为了通过 Lineage 做容错的辅助 Lineage 过长会造成容错成本过高,这样就不如在中间阶段做检查点容错,如果之后有节点 ...
checkpoint在spark中主要有两块应用:一块是在spark core中对RDD做checkpoint,可以切断做checkpoint RDD的依赖关系,将RDD数据保存到可靠存储(如HDFS)以便数据恢复;另外一块是应用在spark streaming中,使用checkpoint用来保存 ...
CP的步骤 1. 首先如果RDD需要CP, 调用RDD.checkpoint()来mark 注释说了, 这个需要在Job被执行前被mark, 原因后面看, 并且最好选择persist这个RDD, 否则在存CP文件时需要重新computeRDD内容 并且当RDD被CP后, 所有 ...
checkpoint是Flink容错的核心机制。它可以定期地将各个Operator处理的数据进行快照存储( Snapshot )。如果Flink程序出现宕机,可以重新从这些快照中恢复数据。 1. checkpoint coordinator(协调器)线程周期生成 barrier (栅栏 ...
启用checkpoint机制 调用StreamExecutionEnvironment的enableCheckpointing方法,interval间隔需要大于等于10ms 作业checkpoint流程描述 JobGraphGenerator构建JobGraph的过程中会生成三个 ...